Agent 最全 Playbook：场景、记忆和交互创新

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编译：Jiayu, Cage AI Agent 是我们紧密追踪的范式变化，Langchain 的一系列文章对理解 Agent 的发展趋势很有帮助。在本篇编译中，第一部分是 Langchain 团队发布的 State of AI Agent 报告。他们采访了 1,300 多位从业者，包含开发者、产品经理、公司高管，揭示了 Agent 在今年的现状和落地瓶颈： 九成公司都对 AI Agent 有计划和需求，但 Agent 能力的局限让用户只能在少数流程和场景中落地。比起成本和 latency，大家更在乎 Agent 能力的提升，和对其行为的可观测和可控性。 第二部分我们编译了 LangChain 官网的 In the Loop 系列文章中对 AI Agent 关键要素的分析： 规划能力、UI/UX 交互创新和记忆机制 。文中分析了 5 种 LLM-native 产品的交互方式，类比了 3 种人类的复杂记忆机制，对理解 AI Agent，对理解这些关键要素有所启发。在这一部分我们还加入了一些有代表性的 Agent ………………………………